Mysql 原理
关键词:存储引擎,数据类型,事务,MVCC,索引,执行计划,主从复制

1. 存储引擎

在文件系统中,Mysql 将每个数据库(也可以成为 schema)保存为数据目录下的一个子目录。创建表示,Mysql 会在数据库子目录下创建一个和表同名的 .frm 文件保存表的定义。因为 Mysql 使用文件系统的目录和文件来保存数据库和表的定义,大小写敏感性和具体平台密切相关。Windows 中大小写不敏感;类 Unix 中大小写敏感。不同的存储引擎保存数据和索引的方式是不同的,但表的定义则是在 Mysql 服务层统一处理的。

1.1. 选择存储引擎

1.1.1. Mysql 内置的存储引擎

1
mysql> SHOW ENGINES;
2
+--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
3
| Engine | Support | Comment | Transactions | XA | Savepoints |
4
+--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
5
| FEDERATED | NO | Federated MySQL storage engine | NULL | NULL | NULL |
6
| MEMORY | YES | Hash based, stored in memory, useful for temporary tables | NO | NO | NO |
7
| InnoDB | DEFAULT | Supports transactions, row-level locking, and foreign keys | YES | YES | YES |
8
| PERFORMANCE_SCHEMA | YES | Performance Schema | NO | NO | NO |
9
| MyISAM | YES | MyISAM storage engine | NO | NO | NO |
10
| MRG_MYISAM | YES | Collection of identical MyISAM tables | NO | NO | NO |
11
| BLACKHOLE | YES | /dev/null storage engine (anything you write to it disappears) | NO | NO | NO |
12
| CSV | YES | CSV storage engine | NO | NO | NO |
13
| ARCHIVE | YES | Archive storage engine | NO | NO | NO |
14
+--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
15
9 rows in set (0.00 sec)
Copied!
  • InnoDB - Mysql 的默认事务型存储引擎,并且提供了行级锁和外键的约束。性能不错且支持自动崩溃恢复。
  • MyISAM - Mysql 5.1 版本前的默认存储引擎。特性丰富但不支持事务,也不支持行级锁和外键,也没有崩溃恢复功能。
  • CSV - 可以将 CSV 文件作为 Mysql 的表来处理,但这种表不支持索引。
  • Memory - 适合快速访问数据,且数据不会被修改,重启丢失也没有关系。
  • NDB - 用于 Mysql 集群场景。

1.1.2. 如何选择合适的存储引擎?

大多数情况下,InnoDB 都是正确的选择,除非需要用到 InnoDB 不具备的特性。
如果应用需要选择 InnoDB 以外的存储引擎,可以考虑以下因素:
  • 事务:如果需要支持事务,InnoDB 是首选。如果不需要支持事务,且主要是 SELECT 和 INSERT 操作,MyISAM 是不错的选择。
  • 并发:MyISAM 只支持表级锁,而 InnoDB 还支持行级锁。所以,InnoDB 并发性能更高。
  • 外键:InnoDB 支持外键。
  • 备份:InnoDB 支持在线热备份。
  • 崩溃恢复:MyISAM 崩溃后发生损坏的概率比 InnoDB 高很多,而且恢复的速度也更慢。
  • 其它特性:MyISAM 支持压缩表和空间数据索引。

1.1.3. 转换表的存储引擎

下面的语句可以将 mytable 表的引擎修改为 InnoDB
1
ALTER TABLE mytable ENGINE = InnoDB
Copied!

1.2. MyISAM

MyISAM 设计简单,数据以紧密格式存储。对于只读数据,或者表比较小、可以容忍修复操作,则依然可以使用 MyISAM。
MyISAM 引擎使用 B+Tree 作为索引结构,叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址
MyISAM 提供了大量的特性,包括压缩表、空间数据索引等。
不支持事务。
不支持行级锁,只能对整张表加锁,读取时会对需要读到的所有表加共享锁,写入时则对表加排它锁。但在表有读取操作的同时,也可以往表中插入新的记录,这被称为并发插入(CONCURRENT INSERT)。
可以手工或者自动执行检查和修复操作,但是和事务恢复以及崩溃恢复不同,可能导致一些数据丢失,而且修复操作是非常慢的。
如果指定了 DELAY_KEY_WRITE 选项,在每次修改执行完成时,不会立即将修改的索引数据写入磁盘,而是会写到内存中的键缓冲区,只有在清理键缓冲区或者关闭表的时候才会将对应的索引块写入磁盘。这种方式可以极大的提升写入性能,但是在数据库或者主机崩溃时会造成索引损坏,需要执行修复操作。

1.3. InnoDB

InnoDB 是 MySQL 默认的事务型存储引擎,只有在需要 InnoDB 不支持的特性时,才考虑使用其它存储引擎。
然 InnoDB 也使用 B+Tree 作为索引结构,但具体实现方式却与 MyISAM 截然不同。MyISAM 索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在 InnoDB 中,表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构,这棵树的叶节点 data 域保存了完整的数据记录。这个索引的 key 是数据表的主键,因此InnoDB 表数据文件本身就是主索引
InnoDB 实现了四个标准的隔离级别,默认级别是可重复读(REPEATABLE READ)。在可重复读隔离级别下,通过多版本并发控制(MVCC)+ 间隙锁(next-key locking)防止幻影读。
主索引是聚簇索引,在索引中保存了数据,从而避免直接读取磁盘,因此对查询性能有很大的提升。
内部做了很多优化,包括从磁盘读取数据时采用的可预测性读、能够加快读操作并且自动创建的自适应哈希索引、能够加速插入操作的插入缓冲区等。
支持真正的在线热备份。其它存储引擎不支持在线热备份,要获取一致性视图需要停止对所有表的写入,而在读写混合场景中,停止写入可能也意味着停止读取。

2. 数据类型

2.1. 整型

TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT, INT, BIGINT 分别使用 8, 16, 24, 32, 64 位存储空间,一般情况下越小的列越好。
INT(11) 中的数字只是规定了交互工具显示字符的个数,对于存储和计算来说是没有意义的。

2.2. 浮点数

FLOAT 和 DOUBLE 为浮点类型,DECIMAL 为高精度小数类型。CPU 原生支持浮点运算,但是不支持 DECIMAl 类型的计算,因此 DECIMAL 的计算比浮点类型需要更高的代价。
FLOAT、DOUBLE 和 DECIMAL 都可以指定列宽,例如 DECIMAL(18, 9) 表示总共 18 位,取 9 位存储小数部分,剩下 9 位存储整数部分。

2.3. 字符串

主要有 CHAR 和 VARCHAR 两种类型,一种是定长的,一种是变长的。
VARCHAR 这种变长类型能够节省空间,因为只需要存储必要的内容。但是在执行 UPDATE 时可能会使行变得比原来长,当超出一个页所能容纳的大小时,就要执行额外的操作。MyISAM 会将行拆成不同的片段存储,而 InnoDB 则需要分裂页来使行放进页内。
VARCHAR 会保留字符串末尾的空格,而 CHAR 会删除。

2.4. 时间和日期

MySQL 提供了两种相似的日期时间类型:DATATIME 和 TIMESTAMP。

2.4.1. DATATIME

能够保存从 1001 年到 9999 年的日期和时间,精度为秒,使用 8 字节的存储空间。
它与时区无关。
默认情况下,MySQL 以一种可排序的、无歧义的格式显示 DATATIME 值,例如“2008-01-16 2208”,这是 ANSI 标准定义的日期和时间表示方法。

2.4.2. TIMESTAMP

和 UNIX 时间戳相同,保存从 1970 年 1 月 1 日午夜(格林威治时间)以来的秒数,使用 4 个字节,只能表示从 1970 年 到 2038 年。
它和时区有关,也就是说一个时间戳在不同的时区所代表的具体时间是不同的。
MySQL 提供了 FROM_UNIXTIME() 函数把 UNIX 时间戳转换为日期,并提供了 UNIX_TIMESTAMP() 函数把日期转换为 UNIX 时间戳。
默认情况下,如果插入时没有指定 TIMESTAMP 列的值,会将这个值设置为当前时间。
应该尽量使用 TIMESTAMP,因为它比 DATETIME 空间效率更高。

3. 事务

事务指的是满足 ACID 特性的一组操作。
Mysql 中,使用 START TRANSACTION 语句开始一个事务;使用 COMMIT 语句提交所有的修改;使用 ROLLBACK 语句撤销所有的修改。
Mysql 不是所有的存储引擎都实现了事务处理。支持事务的存储引擎有:InnoDB 和 NDB Cluster。
用户可以根据业务是否需要事务处理(事务处理可以保证数据安全,但会增加系统开销),选择合适的存储引擎。
Mysql 默认采用自动提交(AUTOCOMMIT)模式。

3.1. 事务隔离级别

InnoDB 支持 SQL 标准的四种隔离级别,默认的级别是可重复读。并且,通过间隙锁(next-key locking)策略防止幻读的出现。

3.2. 死锁

在 Mysql 中,锁的行为和顺序与存储引擎相关。
InnoDB 中解决死锁问题的方法是:将持有最少行级排他锁的事务进行回滚。

4. MVCC

InnoDB 的 MVCC,是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现的。这两个列,一个保存了行的创建时间,一个保存行的过期时间。当然,存储的并不是实际的时间值,而是系统版本号。每开始一个新事务,系统版本号就会自动递增。事务开始时的系统版本号会作为事务的版本号,用来和查询到的每行记录的版本号进行比较。
下面是在可重复读隔离级别下,MVCC 的具体操作:
SELECT
当开始新一个事务时,该事务的版本号肯定会大于当前所有数据行快照的创建版本号,理解这一点很关键。
多个事务必须读取到同一个数据行的快照,并且这个快照是距离现在最近的一个有效快照。但是也有例外,如果有一个事务正在修改该数据行,那么它可以读取事务本身所做的修改,而不用和其它事务的读取结果一致。
把没有对一个数据行做修改的事务称为 T,T 所要读取的数据行快照的创建版本号必须小于 T 的版本号,因为如果大于或者等于 T 的版本号,那么表示该数据行快照是其它事务的最新修改,因此不能去读取它。
除了上面的要求,T 所要读取的数据行快照的删除版本号必须大于 T 的版本号,因为如果小于等于 T 的版本号,那么表示该数据行快照是已经被删除的,不应该去读取它。
INSERT
将当前系统版本号作为数据行快照的创建版本号。
DELETE
将当前系统版本号作为数据行快照的删除版本号。
UPDATE
将当前系统版本号作为更新后的数据行快照的创建版本号,同时将当前系统版本号作为更新前的数据行快照的删除版本号。可以理解为先执行 DELETE 后执行 INSERT。

5. 索引

索引能够轻易将查询性能提升几个数量级。
对于非常小的表、大部分情况下简单的全表扫描比建立索引更高效。对于中到大型的表,索引就非常有效。但是对于特大型的表,建立和维护索引的代价将会随之增长。这种情况下,需要用到一种技术可以直接区分出需要查询的一组数据,而不是一条记录一条记录地匹配,例如可以使用分区技术。
索引是在存储引擎层实现的,而不是在服务器层实现的,所以不同存储引擎具有不同的索引类型和实现。

5.1. 索引的优点和缺点

优点:
  • 大大减少了服务器需要扫描的数据行数。
  • 帮助服务器避免进行排序和创建临时表(B+Tree 索引是有序的,可以用来做 ORDER BY 和 GROUP BY 操作);
  • 将随机 I/O 变为顺序 I/O(B+Tree 索引是有序的,也就将相邻的数据都存储在一起)。
缺点:
  1. 1.
    创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。
  2. 2.
    索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立组合索引那么需要的空间就会更大。
  3. 3.
    当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。

5.2. 索引类型

MySQL 目前主要有以下几种索引类型:

5.2.1. 普通索引

普通索引:最基本的索引,没有任何限制。
1
CREATE TABLE `table` (
2
...
3
INDEX index_name (title(length))
4
)
Copied!

5.2.2. 唯一索引

唯一索引:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。
1
CREATE TABLE `table` (
2
...
3
UNIQUE indexName (title(length))
4
)
Copied!

5.2.3. 主键索引

主键索引:一种特殊的唯一索引,一个表只能有一个主键,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
1
CREATE TABLE `table` (
2
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3
...
4
PRIMARY KEY (`id`)
5
)
Copied!

5.2.4. 组合索引

组合索引:多个字段上创建的索引,只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段,索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。
1
CREATE TABLE `table` (
2
...
3
INDEX index_name (title(length), title(length), ...)
4
)
Copied!

5.2.5. 全文索引

全文索引:主要用来查找文本中的关键字,而不是直接与索引中的值相比较。fulltext 索引跟其它索引大不相同,它更像是一个搜索引擎,而不是简单的 WHERE 语句的参数匹配。fulltext 索引配合 match against 操作使用,而不是一般的 WHERE 语句加 LIKE。它可以在 CREATE TABLE,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 char、varchar,text 列上可以创建全文索引。值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用 CREATE INDEX 创建 fulltext 索引,要比先为一张表建立 fulltext 然后再将数据写入的速度快很多。
1
CREATE TABLE `table` (
2
`content` text CHARACTER NULL,
3
...
4
FULLTEXT (content)
5
)
Copied!

5.3. 索引数据结构

5.3.1. B+Tree 索引

B+Tree 索引是大多数 MySQL 存储引擎的默认索引类型。
因为不再需要进行全表扫描,只需要对树进行搜索即可,因此查找速度快很多。除了用于查找,还可以用于排序和分组。
可以指定多个列作为索引列,多个索引列共同组成键。
B+Tree 索引适用于全键值、键值范围和键前缀查找,其中键前缀查找只适用于最左前缀查找。
如果不是按照索引列的顺序进行查找,则无法使用索引。
InnoDB 的 B+Tree 索引分为主索引和辅助索引。
主索引的叶子节点 data 域记录着完整的数据记录,这种索引方式被称为聚簇索引。因为无法把数据行存放在两个不同的地方,所以一个表只能有一个聚簇索引。
辅助索引的叶子节点的 data 域记录着主键的值,因此在使用辅助索引进行查找时,需要先查找到主键值,然后再到主索引中进行查找。
B Tree 原理
B-Tree
定义一条数据记录为一个二元组 [key, data],B-Tree 是满足下列条件的数据结构:
  • 所有叶节点具有相同的深度,也就是说 B-Tree 是平衡的;
  • 一个节点中的 key 从左到右非递减排列;
  • 如果某个指针的左右相邻 key 分别是 keyi 和 keyi+1,且不为 null,则该指针指向节点的所有 key 大于等于 keyi 且小于等于 keyi+1。
查找算法:首先在根节点进行二分查找,如果找到则返回对应节点的 data,否则在相应区间的指针指向的节点递归进行查找。
由于插入删除新的数据记录会破坏 B-Tree 的性质,因此在插入删除时,需要对树进行一个分裂、合并、旋转等操作以保持 B-Tree 性质。
B+Tree
与 B-Tree 相比,B+Tree 有以下不同点:
  • 每个节点的指针上限为 2d 而不是 2d+1(d 为节点的出度);
  • 内节点不存储 data,只存储 key;
  • 叶子节点不存储指针。
顺序访问指针的 B+Tree
一般在数据库系统或文件系统中使用的 B+Tree 结构都在经典 B+Tree 基础上进行了优化,在叶子节点增加了顺序访问指针,做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能。
优势
红黑树等平衡树也可以用来实现索引,但是文件系统及数据库系统普遍采用 B Tree 作为索引结构,主要有以下两个原因:
(一)更少的检索次数
平衡树检索数据的时间复杂度等于树高 h,而树高大致为 O(h)=O(logdN),其中 d 为每个节点的出度。
红黑树的出度为 2,而 B Tree 的出度一般都非常大。红黑树的树高 h 很明显比 B Tree 大非常多,因此检索的次数也就更多。
B+Tree 相比于 B-Tree 更适合外存索引,因为 B+Tree 内节点去掉了 data 域,因此可以拥有更大的出度,检索效率会更高。
(二)利用计算机预读特性
为了减少磁盘 I/O,磁盘往往不是严格按需读取,而是每次都会预读。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理:当一个数据被用到时,其附近的数据也通常会马上被使用。预读过程中,磁盘进行顺序读取,顺序读取不需要进行磁盘寻道,并且只需要很短的旋转时间,因此速度会非常快。
操作系统一般将内存和磁盘分割成固态大小的块,每一块称为一页,内存与磁盘以页为单位交换数据。数据库系统将索引的一个节点的大小设置为页的大小,使得一次 I/O 就能完全载入一个节点,并且可以利用预读特性,相邻的节点也能够被预先载入。

5.3.2. 哈希索引

InnoDB 引擎有一个特殊的功能叫“自适应哈希索引”,当某个索引值被使用的非常频繁时,会在 B+Tree 索引之上再创建一个哈希索引,这样就让 B+Tree 索引具有哈希索引的一些优点,比如快速的哈希查找。
哈希索引能以 O(1) 时间进行查找,但是失去了有序性,它具有以下限制:
  • 无法用于排序与分组;
  • 只支持精确查找,无法用于部分查找和范围查找;

5.3.3. 全文索引

MyISAM 存储引擎支持全文索引,用于查找文本中的关键词,而不是直接比较是否相等。查找条件使用 MATCH AGAINST,而不是普通的 WHERE。
全文索引一般使用倒排索引实现,它记录着关键词到其所在文档的映射。
InnoDB 存储引擎在 MySQL 5.6.4 版本中也开始支持全文索引。

5.3.4. 空间数据索引(R-Tree)

MyISAM 存储引擎支持空间数据索引,可以用于地理数据存储。空间数据索引会从所有维度来索引数据,可以有效地使用任意维度来进行组合查询。
必须使用 GIS 相关的函数来维护数据。

5.4. 索引原则

5.4.1. 最左前缀匹配原则

mysql 会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。
例如:a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4,如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d 是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d 的顺序可以任意调整。
让选择性最强的索引列放在前面,索引的选择性是指:不重复的索引值和记录总数的比值。最大值为 1,此时每个记录都有唯一的索引与其对应。选择性越高,查询效率也越高。
例如下面显示的结果中 customer_id 的选择性比 staff_id 更高,因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。
1
SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity,
2
COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity,
3
COUNT(*)
4
FROM payment;
Copied!
1
staff_id_selectivity: 0.0001
2
customer_id_selectivity: 0.0373
3
COUNT(*): 16049
Copied!

5.4.2. = 和 in 可以乱序

比如 a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql 的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。

5.4.3. 索引列不能参与计算

在进行查询时,索引列不能是表达式的一部分,也不能是函数的参数,否则无法使用索引。
例如下面的查询不能使用 actor_id 列的索引:
1
SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5;
Copied!

5.4.4. 尽量的扩展索引,不要新建索引

比如表中已经有 a 的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。

5.4.5. 多列索引

在需要使用多个列作为条件进行查询时,使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。例如下面的语句中,最好把 actor_id 和 film_id 设置为多列索引。
1
SELECT film_id, actor_ id FROM sakila.film_actor
2
WhERE actor_id = 1 AND film_id = 1;
Copied!

5.4.6. 前缀索引

对于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 类型的列,必须使用前缀索引,只索引开始的部分字符。
对于前缀长度的选取需要根据索引选择性来确定。

5.4.7. 覆盖索引

索引包含所有需要查询的字段的值。
具有以下优点:
  • 因为索引条目通常远小于数据行的大小,所以若只读取索引,能大大减少数据访问量。
  • 一些存储引擎(例如 MyISAM)在内存中只缓存索引,而数据依赖于操作系统来缓存。因此,只访问索引可以不使用系统调用(通常比较费时)。
  • 对于 InnoDB 引擎,若辅助索引能够覆盖查询,则无需访问主索引。

6. 查询性能优化

6.1. 使用 Explain 进行分析

Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
比较重要的字段有:
  • select_type : 查询类型,有简单查询、联合查询、子查询等
  • key : 使用的索引
  • rows : 扫描的行数

6.2. 优化数据访问

6.2.1. 减少请求的数据量

(一)只返回必要的列
最好不要使用 SELECT * 语句。
(二)只返回必要的行
使用 WHERE 语句进行查询过滤,有时候也需要使用 LIMIT 语句来限制返回的数据。
(三)缓存重复查询的数据
使用缓存可以避免在数据库中进行查询,特别要查询的数据经常被重复查询,缓存可以带来的查询性能提升将会是非常明显的。

6.2.2. 减少服务器端扫描的行数

最有效的方式是使用索引来覆盖查询。

6.3. 重构查询方式

6.3.1. 切分大查询

一个大查询如果一次性执行的话,可能一次锁住很多数据、占满整个事务日志、耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的查询。
1
DELEFT FROM messages WHERE create < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH);
Copied!
1
rows_affected = 0
2
do {
3
rows_affected = do_query(
4
"DELETE FROM messages WHERE create < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH) LIMIT 10000")
5
} while rows_affected > 0
Copied!

6.3.2. 分解大连接查询

将一个大连接查询(JOIN)分解成对每一个表进行一次单表查询,然后将结果在应用程序中进行关联,这样做的好处有:
  • 让缓存更高效。对于连接查询,如果其中一个表发生变化,那么整个查询缓存就无法使用。而分解后的多个查询,即使其中一个表发生变化,对其它表的查询缓存依然可以使用。
  • 分解成多个单表查询,这些单表查询的缓存结果更可能被其它查询使用到,从而减少冗余记录的查询。
  • 减少锁竞争;
  • 在应用层进行连接,可以更容易对数据库进行拆分,从而更容易做到高性能和可扩展。
  • 查询本身效率也可能会有所提升。例如下面的例子中,使用 IN() 代替连接查询,可以让 MySQL 按照 ID 顺序进行查询,这可能比随机的连接要更高效。
1
SELECT * FROM tag
2
JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id
3
JOIN post ON tag_post.post_id=post.id
4
WHERE tag.tag='mysql';
Copied!
1
SELECT * FROM tag WHERE tag='mysql';
2
SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id=1234;
3
SELECT * FROM post WHERE post.id IN (123,456,567,9098,8904);
Copied!

7. 复制

7.1. 主从复制

Mysql 支持两种复制:基于行的复制和基于语句的复制。
这两种方式都是在主库上记录二进制日志,然后在从库重放日志的方式来实现异步的数据复制。这意味着:复制过程存在时延,这段时间内,主从数据可能不一致。
主要涉及三个线程:binlog 线程、I/O 线程和 SQL 线程。
  • binlog 线程 :负责将主服务器上的数据更改写入二进制文件(binlog)中。
  • I/O 线程 :负责从主服务器上读取二进制日志文件,并写入从服务器的中继日志中。
  • SQL 线程 :负责读取中继日志并重放其中的 SQL 语句。

7.2. 读写分离

主服务器用来处理写操作以及实时性要求比较高的读操作,而从服务器用来处理读操作。
读写分离常用代理方式来实现,代理服务器接收应用层传来的读写请求,然后决定转发到哪个服务器。
MySQL 读写分离能提高性能的原因在于:
  • 主从服务器负责各自的读和写,极大程度缓解了锁的争用;
  • 从服务器可以配置 MyISAM 引擎,提升查询性能以及节约系统开销;
  • 增加冗余,提高可用性。

8. 参考资料